package com.example.lettcode._202410._20241025;

import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

/*
146. LRU 缓存

请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
实现 LRUCache 类：
LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。
如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。



示例：

输入
["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1);    // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3);    // 返回 3
lRUCache.get(4);    // 返回 4
 */
public class _2_lRU_huan_cun {
}

/*
    方式一：
        采用HashMap + 双向链表
 */
class LRUCache {

    class DLinkedNode {
        private int key;
        private int value;
        private DLinkedNode prev;
        private DLinkedNode next;
        public DLinkedNode(){}
        public DLinkedNode(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }

    private int size;
    private int capacity;
    private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<>();
    private DLinkedNode head;
    private DLinkedNode tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        this.head = new DLinkedNode();
        this.tail = new DLinkedNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    public int get(int key) {
        DLinkedNode dLinkedNode = cache.get(key);
        if (dLinkedNode == null) {
            return -1;
        }
        moveToHead(dLinkedNode);
        return dLinkedNode.value;
        // 移动该节点位置，移动到head后一个节点
    }

    public void put(int key, int value) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        // 判断node是否为空
        if (node == null) {
            // 为空，则需要创建节点，并插入哈希表中
            node = new DLinkedNode(key, value);
            cache.put(key, node);
            // 将该节点插入到双向链表中的第二个节点
            addToHead(node);
            size++;
            if (size > capacity) {
                // 节点数量大于限定数量时，需要剔除链表中的最后一个节点
                DLinkedNode lastNode = tail.prev;
                removeNode(lastNode);
                cache.remove(lastNode.key);
                size--;
            }
        } else {
            // node不为空，则需要修改node的value值
            node.value = value;
            /*
                需要移动该node的位置，移动到head后面
                1、从原有位置提取出来
                2、插入到head后面
             */
            moveToHead(node);
        }
    }

    private void moveToHead(DLinkedNode node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    private void removeNode(DLinkedNode node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    private void addToHead(DLinkedNode node) {
        head.next.prev = node;
        node.next = head.next;
        head.next = node;
        node.prev = head;
    }

}
